用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.     

双旁路耦合电弧GMAW熔池图像边缘提取算法

为了研究在双旁路耦合电弧气体保护电弧焊(DB-GMAW)方法下的铝合金焊接过程,通过被动视觉检测系统对焊接过程中的熔池图像进行了采集.介绍了该焊接方法的原理和系统组成,对所得焊接熔池图像进行了Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny、ZeroCross 6种微分算子的边缘提取和结果对比.结果表明:由于旁路电弧的分流作用使得通过母材的电流大幅减小,显著降低了熔池区电弧的亮度,从而降低了熔池图像采集和处理的难度;比较6种微分算子对熔池图像边缘提取的结果,Canny算子可以得到连续性、完整性和准确性均符合控制要求的熔池边缘结果,为实现该种焊接方法的过程控制奠定了基础.     

铝合金钨极氩弧焊熔池图像处理

对铝合金熔池图像特点进行了分析，提出了一种快速有效的熔池边缘提取算法．采用边缘保持滤波和模糊增强对铝合金熔池图像进行预处理，并采用max-min算子对边缘进行检测，采用投影法对边缘进行细化和去除伪边缘而获得清晰的熔池边缘．该算法抗干扰强、计算速度快、计算准确，能有效提取熔池的形状．     

铝合金交流钨极氩弧焊熔池图像传感方法

为了采用图像处理与模式识别的方法对铝合金的焊接质量进行智能控制,必须获取铝合金焊接熔池的清晰图像,然后提取焊接熔池的信息.在对铝合金焊接光谱分析的基础上,以焊接电弧光中的连续光谱作为光源,采用宽带滤波方法设计的全新的光学图像传感器,利用普通工业CCD摄像机获得了画面清晰、质量稳定的铝合金焊接熔池区域图像.针对所获得的铝合金焊接熔池图像中干扰分配的不均衡性,采用新型分区滤波图像预处理算法,得到了铝合金焊接熔池的理想特征参数.该算法具有抗干扰强、速度快的特点,对提高铝合金的焊接质量具有重要意义.     

铝合金交流钨极氩弧焊熔池图像传感方法

为了采用图像处理与模式识别的方法对铝合金的焊接质量进行知识控制，必须获取铝合金焊接熔池的汪晰图像，然后提取焊接熔池的信息，在对铝合金焊接光变分析的基础上，以焊接电弧光中的连续光谱作为光源，采用宽带滤波方法设计的全新的光学图像传感器，利用普通工业CCD摄像机获得了画面清晰，质量稳定的铝合金焊接熔池区域图像，针对所获得的铝合金焊接熔池图像中干扰分配的不均衡性，采用新型分区滤波图像预处理算法，得到了铝合金焊接熔池的理想特征参数，该算法具有抗干扰强，速度快的特点，对提高铝合金的焊接质量具有重要意义。     

基于数学形态学的焊接熔池图像边缘提取技术研究

针对在数学形态学熔池图像边缘提取时二值化过程中边缘信息严重丢失的问题,提出一种改善方案:使用局部自适应方法进行二值化,然后通过中值滤波、建立连通区域并搜索填充得到最终二值化后的图像;选择合适形状和尺寸的结构元素,用4种数字形态学基本运算组合的边缘检测算子对二值化后的图像进行边缘检测。仿真结果表明,该方法可以很好地保留熔池边缘信息,并能提取出更加准确的焊接熔池图像边缘。     

变极性等离子弧穿孔立焊双面图像处理与特征提取

摘要： 针对变极性等离子弧穿孔立焊的双面图像进行特征信号提取,提出了一种适应性强的图像处理算法来获取焊接参数.开发了基于组合部件模型匹配和边缘窗口线性扫描的组合算法,并通过筛选法则提取特征信号,实现对焊接双面特征的有效提取.结果表明,所提出的方法能获得可靠的正面熔池及背面小孔的几何特征信息,为视觉多信号融合提供基础.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

脉冲钨极气体保护焊熔池振荡频率激光视觉测量

为检测连续焊接条件下熔池振荡频率,提出了一种激光视觉测量的熔池振荡检测方法,介绍了激光视觉测量的原理、搭建了试验平台.采集反映熔池表面振荡变化的图像,并进行了裁剪、中值滤波、顶帽变换、二值化处理;编写程序获取熔池振荡的时域信号,进一步通过快速傅里叶变换算法提取了熔池振荡频率.结果表明:该方法能够实现连续焊接条件下熔池振荡频率的检测;顶帽变换图像算法能将整幅图像背景亮度均匀化,为提取完整的激光条纹及熔池振荡频率奠定了基础.     

数学形态学在自动焊接过程熔池图像识别中的应用

报告利用数学形态学对CCD摄取的焊接过程熔池图像后期处理的方法与结果.实验结果表明,通过一定的算法,焊接过程中的熔池图像尺寸,熔池边沿、焊缝位置等焊接参数都可以提取出来,从而为焊缝跟踪提供正确依据.     

铝合金MIG焊熔池的脉冲耦合神经网络边缘检测

针对铝合金MIG焊熔池边缘检测问题,采用脉冲耦合神经网络检测铝合金MIG焊熔池边缘.介绍脉冲耦合神经网络算法的原理,利用MATLAB软件平台进行基于脉冲耦合神经网络的铝合金MIG焊熔池图像的边缘检测,并将结果与用Canny等算子提取的结果进行对比分析.结果表明,应用脉冲耦合神经网络算法进行熔池图像边缘检测是可行的,而且...     

MIG焊接熔池的图像处理和数字控制系统

在 ＭＩＧ焊条件下，存在多种外界干扰。为了保证焊接质量，对焊接熔池的形 状进行控制是非常重要的。使用先进的ＣＣＤ摄像机，通过周期性地减小焊接电流，排 除弧光干扰，可摄取清晰的熔池图像。通过微型计算机进行图像处理，计算并给出所需 的焊接电流，实时地控制焊道的宽度，从而控制焊接熔深。本系统具有良好的控制特性 和很高的控制精度，可用于实现 ＭＩＧ焊的实时控制。     

基于线光源焊缝加强高的视觉检测

针对铝合金MIG焊接过程中焊缝加强高检测的难题,提出一种基于线光源的视觉检测方法.通过CCD视觉系统获取45°条形激光从正上方对焊缝照射所形成的正面投影信息,采用基于线光源视觉提取的方法,获得焊缝加强高曲线对焊缝加强高的检测.对实际测得的焊缝加强高与用视觉提取算法获得的焊缝加强高数据进行对比,二者的误差平均值约为0.02 mm,达到工业标准要求,证明基于线光源焊缝加强高视觉检测方法作为铝合金MIG焊焊缝加强高检测是可行的.     

一种基于被动视觉的焊缝图像实时获取与处理方法

介绍了一种基于CCD视觉传感器的实时焊缝图像获取与处理方法,针对2 mm铝合金薄板无间隙对接的焊接特点,设计了与之相适应的减光-滤光传感系统,获得了特征明晰的焊缝实时图像,同时确定了一套符合该系统的焊缝图像处理算法,取得了很好的效果,为后续的焊缝跟踪提供了条件.     

焊接熔池信息图像检测和处理

文章建立了一个近红外CCD熔池动态信息的图像检测系统,用于PTIG焊熔池视觉信息的检测。应用窄带滤光技术成功地解决了强弧光干扰,在获取清晰的焊接熔池区图像的基础上,研究了焊缝熔池几何尺寸的边缘检出方法,获得了满意的熔池边缘特征图像,为智能化高质量焊接提供了技术基础。     

铜熔池信息视觉检测和图像处理研究

建立了一个近红外CCD熔池动态信息的图像检测系统，用于钢表面铜熔池视觉信息的检测。应用窄带滤光技术成功地解决了强弧光干扰，在获取清晰的焊接熔池区图像的基础上，研究了焊缝熔池几何尺寸的边缘检出方法，获得了满意的熔池边缘特征图像。     

一种新的水下焊缝图像信号提取方法

简述了水下焊接图像不同于陆上焊接图像的一些特点,并比较了传统的利用阈值分割和图像边缘检测方法对水下焊接图像和陆上焊接图像的信号提取效果.在此基础上,对水下焊缝图像从频域上进行分析,提出了一种新的水下焊接图像信号提取方法,即采用小波分解去除弧光干扰和采用聚类分割方法去除气泡水泡干扰的信号提取方法,能够取得很好的效果.     

基于分形理论的焊缝信息提取

在基于机器视觉信息的焊缝跟踪系统中，受焊接条件的影响，所拍图像经常存在许多干扰信号，严重地影响了准确焊缝边缘位置信息的获得．针对这一问题，文中利用基于分形理论的边缘提取算法对有干扰图像中的焊缝边缘位置进行了提取．该算法利用各向同性的分数布朗随机场模型对焊缝图像进行分析，通过适当选取无标度区域求出了像素点及其邻域的分数维，并据此来区分焊缝边缘区域．文中还用该算法对自然光及弧光(混合气体保护焊)干扰条件下的焊缝图像进行了处理，结果表明，在较强的干扰条件下，此算法也能够将焊缝边缘位置信息准确提取出来，使焊缝中心位置误差不超过0．3mm．